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智能物联网项目开发实战pdf

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  • 软件大小:79.6M
  • 软件语言:中文
  • 软件类型:国产软件/电脑刊物
  • 软件授权:免费软件
  • 更新时间:2019-07-06 11:21
  • 软件等级:4星
  • 应用平台:WinXP, Win7, Win8, Win10
  • 软件官网:

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智能物联网项目开发实战是专门为读者极少物联网开发的电子书籍,全书讲述了对应的物联网实例,通过本书可以学习物联网统计学与数据科学,还可以通过本书学习更多开发技术要求,欢迎有需要的用户来IT猫扑下载!

关于智能物联网项目开发实战

《智能物联网项目开发实战》详细阐述了智能物联网开发的实现过程,主要包括决策系统、机器视觉系统、自动机器车、语音技术和数据云等内容。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书,也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。

智能物联网项目开发实战pdf目录

第1章 让物联网项目变得智能 1

统计学和数据科学简介 1

用于统计计算和数据科学的Python 3

用于统计计算和数据科学的Python库 5

编写一个用于统计的简单程序 6

物联网设备和平台 8

Arduino 8

Raspberry Pi 10

BeagleBone Black and Green 12

基于ESP8266 MCU的物联网开发板 13

基于TI CC3200 MCU的物联网开发板 15

物联网设备感知和启动 17

Arduino设备感知和启动 17

Raspberry Pi设备感知和启动 25

为房间建造一个智能温度控制器 31

PID控制器介绍 31

用Python实现PID控制器 32

使用PID控制器控制房间温度 40

总结 44

引用 44

第2章 将决策系统用于物联网工程 45

决策系统和机器学习基本介绍 45

用于决策系统的贝叶斯 45

用于决策系统的模糊逻辑 46

搭建决策系统所需的Python函数库 48

贝叶斯模型 48

模糊逻辑 53

搭建一个简单的基于贝叶斯理论的决策系统 55

将决策系统和物联网项目结合 58

搭建基于决策系统的物联网 60

布线 60

编写Python程序 61

测试 66

提高 67

总结 68

引用 68

第3章 搭建机器视觉 69

机器视觉的基本介绍 69

OpenCV函数库介绍 70

在Raspberry Pi上配置OpenCV 70

使用OpenCV编写一个简单的程序 75

使用摄像机模块 78

基于CSI接口的摄像机模块 78

基于USB接口的摄像机模块 80

基于串行(serial)接口的摄像机模块 80

多种接口的摄像机模块 81

从OpenCV函数库访问摄像机模块 82

介绍用于机器视觉的模式识别 84

移动的物体搭建视觉识别系统 86

搭建IoT机器视觉 88

在Raspberry Pi上部署Pixy CMUcam5 88

装配 89

升级Pixy CMUcam5固件 89

测试 89

总结 94

引用 95

第4章 制作自动机器车 97

自动系统介绍 97

介绍移动机器人 99

搭建机器车 100

DIY机器人平台 100

集成的机器人平台 102

使用Pololu Zumo robot for Arduino 104

用计算机控制机器车 109

使用GPS模块导航 117

介绍地图引擎平台 124

制作基于GPS的小车 128

制作自动机器车 130

总结 131

引用 131

第5章 在物联网项目中添加语音技术 133

语音技术介绍 133

声音传感器和驱动器介绍 134

语音技术的模式识别介绍 143

介绍语音和声音模块 143

为物联网项目增加语音控制 145

设置EasyVR shield 3 145

创建语音命令 148

给语音板布线 151

编写Sketch程序 151

测试 157

让IoT板说话 157

设置 157

布线 157

编写Sketch程序 158

测试 159

让Raspberry Pi说话 159

设置 159

编写Python程序 162

下一步是什么? 163

总结 163

引用 163

第6章 为物联网项目搭建数据云 165

对云技术的介绍 165

介绍基于云的数据科学 166

连接IoT板到云服务器 167

微软Azure IoT 167

亚马逊AWS IoT 168

Arduino云 168

使用微软Azure IoT Hub 180

设置微软Azure IoT Hub 180

注册IoT设备 182

编写程序 186

构建科学型云平台 192

部署Azure机器学习 193

发布到Azure ML作为Web服务 194

构建带有科学型数据云的IoT应用 196

总结 196

引用 197

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